var, std docs (#2422)

doc/fluid/api/tensor.rst

@@ -108,6 +108,7 @@ paddle.tensor
     tensor/squeeze.rst
     tensor/stack.rst
     tensor/stanh.rst
+    tensor/std.rst
     tensor/stat.rst
     tensor/strided_slice.rst
     tensor/sum.rst
@@ -119,6 +120,7 @@ paddle.tensor
     tensor/unique_with_counts.rst
     tensor/unsqueeze.rst
     tensor/unstack.rst
+    tensor/var.rst
     tensor/where.rst
     tensor/zeros.rst
     tensor/zeros_like.rst

doc/fluid/api/tensor/std.rst

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+.. _api_tensor_std:
+
+std
+---------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.std
+    :noindex:
+

doc/fluid/api/tensor/var.rst

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+
+.. _api_tensor_var:
+
+var
+---------
+
+..  autofunction:: paddle.tensor.var
+    :noindex:
+

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/std_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_std:
+
 std
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.std(input, axis=None, keepdim=False, unbiased=True, out=None, name=None)
-
-:alias_main: paddle.std
-:alias: paddle.std,paddle.tensor.std,paddle.tensor.stat.std
-
-
+.. py:function:: paddle.std(x, axis=None, unbiased=True, keepdim=False, name=None)
 
-根据指定的axis计算input的标准差。
+沿给定的轴 ``axis`` 计算 ``x`` 中元素的标准差。
 
-参数：
-    - **input** (Variable) - 数据类型为float32,float64。要计算标准差的输入。
-    - **axis** (list|int, 可选) - 根据axis计算标准差。如果设为 `None`，计算 :attr:`input` 的所有元素的标准差并返回shape为[1]的单个结果。如果不是 `None`, 则设定的axis的值必须在 :math:`[-rank(input), rank(input))` 范围内。 如果 :math:`axis[i] < 0`, 则要计算的axis是 :math:`rank(input) + axis[i]`。
-    - **keepdim** (bool, 可选) - 是否在输出中保留减小的维度。如 keep_dim 为False，输出张量的维度将比输入张量小， 为True时则维度相同。默认值：False。
-    - **unbiased** (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算标准差。使用 :math:`N` 来代表在axis上的维度，如果 unbiased 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为False时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值：True。
-    - **out** (Variable, 可选) - 如果out不是None, 则将标准差结果存储在out中。默认值：None。
-    - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值：None。
+参数
+::::::::::
+   - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64。
+   - axis (int|list|tuple, 可选) - 指定对 ``x`` 进行计算的轴。``axis`` 可以是int、list(int)、tuple(int)。如果 ``axis`` 包含多个维度，则沿着 ``axis`` 中的所有轴进行计算。``axis`` 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D是 ``x`` 的维度。如果 ``axis`` 或者其中的元素值小于0，则等价于 :math:`axis + D` 。如果 ``axis`` 是None，则对 ``x`` 的全部元素计算标准差。默认值为None。
+   - unbiased (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算标准差。使用 :math:`N` 来代表在 axis 上的维度，如果 ``unbiased`` 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为 False 时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值为True。
+   - keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 ``keepdim`` 为True，则输出Tensor和 ``x`` 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)。否则，输出Tensor的形状会在 ``axis`` 上进行squeeze操作。默认值为False。
+   - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，沿着 ``axis`` 进行标准差计算的结果，数据类型和 ``x`` 相同。
 
-返回: 计算出来的标准差。
-
-返回类型: Variable（Tensor) ，数据类型和 :attr:`input` 相同。如果 :attr:`out = None`, 返回包含标准差的新Variable , 否则的话返回 :attr:`out` 的引用。
-
-**代码示例**
+代码示例
+::::::::::
 
 .. code-block:: python
 
     import paddle
-    import paddle.fluid as fluid
-    # x is a Tensor variable with following elements:
-    #    [[0.2, 0.3, 0.5, 0.9]
-    #     [0.1, 0.2, 0.6, 0.7]]
-    # Each example is followed by the corresponding output tensor.
-    x = fluid.data(name='x', shape=[2, 4], dtype='float32')
-    paddle.std(x)  # [0.28252685] 
-    paddle.std(x, axis=[0])  # [0.0707107, 0.07071075, 0.07071064, 0.1414217]
-    paddle.std(x, axis=[-1])  # [0.30956957, 0.29439208]
\ No newline at end of file
+    import numpy as np
+    
+    paddle.disable_static()
+
+    x = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 4.0, 5.0]])
+    x = paddle.to_tensor(x)
+    out1 = paddle.std(x)
+    # [1.63299316]
+    out2 = paddle.std(x, axis=1)
+    # [1.       2.081666]

doc/fluid/api_cn/tensor_cn/var_cn.rst

+.. _cn_api_tensor_cn_var:
+
 var
 -------------------------------
 
-.. py:function:: paddle.var(input, axis=None, keepdim=False, unbiased=True, out=None, name=None)
-
-:alias_main: paddle.var
-:alias: paddle.var,paddle.tensor.var,paddle.tensor.stat.var
-
-
+.. py:function:: paddle.var(x, axis=None, unbiased=True, keepdim=False, name=None)
 
- 沿给定的轴 axis 计算输入变量所有元素的方差。
+沿给定的轴 ``axis`` 计算 ``x`` 中元素的方差。
 
-  参数：
-     - **input** (Variable) - 要计算方差的输入变量，支持的数据类型为 float32 或 float64。
-     - **axis** (list|int, 可选) - 给定的轴。如果设为 `None`，计算 :attr:`input` 的所有元素的方差并返回形状为 [1] 的单个结果。如果非 `None`, 则给定的 axis 的值必须在 :math:`[-rank(input), rank(input))` 范围内。 如果 :math:`axis[i] < 0`, 则实际的 axis 是 :math:`rank(input) + axis[i]`。
-     - **keepdim** (bool, 可选) - 是否在输出中保留被规约的维度。如 keep_dim 为False，输出张量的维度将比输入张量小， 为True时则维度相同。默认值：False。
-     - **unbiased** (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算方差。使用 :math:`N` 来代表在 axis 上的维度，如果 unbiased 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为 False 时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值：True。
-     - **out** (Variable, 可选) - 如果out不是None, 则将方差结果存储在 out 中。默认值：None。
-     - **name** (str，可选) – 具体用法请参见 :ref:`cn_api_guide_Name` ，一般无需设置，默认值：None。
+参数
+::::::::::
+   - x (Tensor) - 输入的Tensor，数据类型为：float32、float64。
+   - axis (int|list|tuple, 可选) - 指定对 ``x`` 进行计算的轴。``axis`` 可以是int、list(int)、tuple(int)。如果 ``axis`` 包含多个维度，则沿着 ``axis`` 中的所有轴进行计算。``axis`` 或者其中的元素值应该在范围[-D, D)内，D是 ``x`` 的维度。如果 ``axis`` 或者其中的元素值小于0，则等价于 :math:`axis + D` 。如果 ``axis`` 是None，则对 ``x`` 的全部元素计算方差。默认值为None。
+   - unbiased (bool, 可选) - 是否使用无偏估计来计算方差。使用 :math:`N` 来代表在 axis 上的维度，如果 ``unbiased`` 为True, 则在计算中使用 :math:`N - 1` 作为除数。为 False 时将使用 :math:`N` 作为除数。默认值为True。
+   - keepdim (bool, 可选) - 是否在输出Tensor中保留减小的维度。如果 ``keepdim`` 为True，则输出Tensor和 ``x`` 具有相同的维度(减少的维度除外，减少的维度的大小为1)。否则，输出Tensor的形状会在 ``axis`` 上进行squeeze操作。默认值为False。
+   - name (str, 可选) - 操作的名称(可选，默认值为None）。更多信息请参见 :ref:`api_guide_Name`。
 
+返回
+::::::::::
+    ``Tensor`` ，沿着 ``axis`` 进行方差计算的结果，数据类型和 ``x`` 相同。
 
-  返回: 计算出来的方差。
+代码示例
+::::::::::
 
-  返回类型: Variable（Tensor) ，数据类型和 :attr:`input` 相同。如果 :attr:`out = None`, 返回包含方差的新 Variable , 否则返回 :attr:`out` 的引用。
+.. code-block:: python
 
-  **代码示例**
+   import paddle
+   import numpy as np
    
-  .. code-block:: python
+   paddle.disable_static()
 
-        import numpy as np
-        import paddle
-        import paddle.fluid.dygraph as dg
-        a = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]).astype("float32")
-        with dg.guard():
-            data = dg.to_variable(a)
-            variance = paddle.var(data, axis=[1])
-            print(variance.numpy())   
-            # [0.5 0.5] 
+   x = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [1.0, 4.0, 5.0]])
+   x = paddle.to_tensor(x)
+   out1 = paddle.var(x)
+   # [2.66666667]
+   out2 = paddle.var(x, axis=1)
+   # [1.         4.33333333]